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在多模态 MR 图像中使用级联 V-Nets 分割脑肿瘤。

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Abstract:

在这项工作中，我们提出了一种新的级联 V-Nets 方法，在多模态脑磁共振成像中分割脑肿瘤子结构。虽然 V-Net 已经成功地用于许多分割任务，但我们证明，通过使用级联结构和集成策略，它的性能可以进一步提高。简言之，我们的基线 V-Net 由四个级别组成，具有编码和解码路径以及路径内和路径间跳过连接。选择焦损是为了提高硬样品的性能以及平衡正负样品。我们进一步提出了多模态磁共振图像的三个预处理管道，以训练不同的模型。通过综合这些模型得到的分割概率图，进一步提高了分割结果。另一方面，我们建议先将整个肿瘤分割，然后将其分为肿瘤坏死、水肿、强化肿瘤。在 BraTS 2018 在线验证集上的实验结果，整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的平均 Dice 评分分别为 0.9048 、 0.8364 和 0.7748。BraTS 2018 在线测试集的相应值分别为 0.8761 、 0.7953 和 0.7364。我们还在来自当地医院的另外两个数据集中对所提出的方法进行了评价，包括 28 例和 28 例受试者，最佳结果分别为 0.8635 、 0.8036 和 0.7217。我们进一步通过对长、中、短组的多个分类器进行集合来预测患者的总生存期，并达到 0.519 的准确率, braTS 367240 在线测试集的均方误差为 0.168，Spearman 相关系数为 2018。

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Frontiers in Computational Neuroscience

FRONT COMPUT NEUROSC
最新影响因子：3.387 期刊ISSN：1662-5188 CiteScore：2.12
出版周期： 是否OA：YES 出版年份：2007

期刊官方网址：http://journal.frontiersin.org/journal/computational-neuroscience

自引率：4.90% 研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY-NEUROSCIENCES
出版地区：SWITZERLAND

SCI期刊coverage：Science Citation Index Expanded（科学引文索引扩展）

NCBI查询：PubMed Central (PMC)链接全文检索(pubmed central)

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Frontiers in Computational Neuroscience 期刊简介

英文简介：

Frontiers in Computational Neuroscience is devoted to promoting theoretical modeling of brain function and fostering interdisciplinary interactions between theoretical and experimental neuroscience. Progress in understanding the amazing capabilities of the brain is still limited, and we believe that it will only come with deep theoretical thinking and mutually stimulating cooperation between different disciplines and approaches. We therefore invite original contributions on a wide range of topics that present the fruits of such cooperation, or provide stimuli for future alliances. We aim to provide an interactive forum for cutting-edge theoretical studies of the nervous system, and for promulgating the best theoretical research to the broader neuroscience community. Models of all styles and at all levels are welcome, from biophysically motivated realistic simulations of neurons and synapses to high-level abstract models of inference and decision making. While the journal is primarily focused on theoretically based and driven research, we welcome experimental studies that validate and test theoretical conclusions.

中文简介：（来自Google、百度翻译）

计算神经科学前沿致力于促进大脑功能的理论建模，促进理论神经科学和实验神经科学之间的跨学科互动。在理解大脑惊人能力方面的进展仍然是有限的，我们相信，只有通过深入的理论思考和不同学科和方法之间相互促进的合作，才能实现这一目标。因此，我们邀请对广泛的主题作出原创贡献，以展示这种合作的成果，或为未来的联盟提供刺激。我们的目标是为神经系统的前沿理论研究提供一个互动的论坛，并向更广泛的神经科学社区传播最好的理论研究。所有类型和所有级别的模型都是受欢迎的，从生物物理动机的神经元和突触的现实模拟到高级抽象的推理和决策模型。虽然该杂志主要侧重于基于理论和驱动的研究，我们欢迎验证和测试理论结论的实验研究。

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Frontiers in Computational Neuroscience 期刊中科院评价数据

最新中科院分区

大类(学科) 小类(学科) 学科排名
医学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY (数学与计算生物学) 3区
NEUROSCIENCES (神经科学) 4区
 16/59
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115 110 5
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特征因子：0.008650

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Frontiers in Computational Neuroscience 期刊CiteScore评价数据

最新CiteScore值

2.12
=

引文计数(2018)

文献(2015-2017)

=

995次引用

470篇文献

文献总数（2014-2016）：470
被引比率：69%
SJR：1.08
SCLmago期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数，引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望(SJR)决定。
SNIP：0.825
每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

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序号 类别 排名 百分位
1
大类(学科)：Neuroscience 小类(学科)：Neuroscience (miscellaneous)
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2
大类(学科)：Neuroscience 小类(学科)：Cellular and Molecular Neuroscience
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Frontiers in Computational Neuroscience 投稿经验

(由下方点评分析获得，1人参与，5883人阅读）

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    暂无
  • 审稿速度：
    暂无

最新评论(不代表本站观点)

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    liting7111

    我在7月份投了篇文章，都快五个月了，还显示independent review，这是正常情况吗？
    2020-01-09

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